摄像机标定是计算机视觉中第一步，目前已经成为计算机视觉研究中的热点。如果要利用摄取的二维图像精确地进行三维重建，或是用来做精密测量以及空间运动分析，就必须准确标定摄像机。 本文对摄像机标定技术进行了全面地研究和总结。一方面在经典的基于标定物的标定算法的基础上，本文提出了一种基于一维线体的标定算法。这种算法不仅是对基于标定物的经典标定方法的补充，也解决了分布式摄像机系统进行标定的实际问题。另一方面又立足自标定理论，针对一些实际应用场合，进行改进，提出了对于固定焦距的自标定算法和在运动参数已知下的自标定算法。仿真和试验的结果证明了这些自标定算法大大提高了自标定方法的稳定性和实用性。全文的组织如下： 第一章阐述了摄像机标定的主要内容，以及本文所作的主要工作。 第二章首先建立了摄像机成像模型，这是整个摄像机标定的基础。在此基础上，全面研究总结了基于标定物的经典标定方法。 第三章提出基于一维标定物的标定方法，并详细地给出了摄像机的配置，证明了该方法的合理性。 第四章总结了摄像机的自标定方法，对每种方法的理论背景和计算步骤进行了详细的研究。 第五章提出两种针对不同应用背景的改进自标定算法。 第六章对本文的工作进行了总结，并对以后的研究进行展望。